دوره FastAPI و ساخت APIهای AI for the Future of Education همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره FastAPI و ساخت APIهای AI for the Future of Education

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: فست ای‌پی‌آی (FastAPI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر FastAPI و کاربردهای آن در آموزش
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه FastAPI
• 3. ساختار اولیه یک برنامه FastAPI
• 4. تعریف مسیرها (Routes) و عملیات HTTP
• 5. کار با پارامترهای مسیر (Path Parameters)
• 6. پارامترهای کوئری (Query Parameters)
• 7. درخواست‌های POST و دریافت داده‌ها
• 8. اعتبارسنجی داده‌های ورودی با Pydantic
• 9. مدل‌های Pydantic برای داده‌های پیچیده
• 10. کار با انواع داده‌های مختلف در Pydantic
• 11. تعریف پاسخ‌های سفارشی (Custom Responses)
• 12. مدیریت خطاها در FastAPI
• 13. استفاده از Exception Handlers
• 14. اعمال اعتبارسنجی و تبدیل داده‌ها
• 15. مدیریت وابستگی‌ها (Dependency Injection)
• 16. ساخت و استفاده از Dependencies
• 17. وابستگی‌های سطوح بالاتر (Higher-Level Dependencies)
• 18. امنیت در FastAPI: احراز هویت (Authentication)
• 19. توکن‌های JWT برای احراز هویت
• 20. مدیریت سطوح دسترسی (Authorization)
• 21. مستندات خودکار API با Swagger UI و ReDoc
• 22. مدل‌سازی داده‌های پایگاه داده با ORM (مانند SQLAlchemy)
• 23. اتصال FastAPI به پایگاه داده PostgreSQL
• 24. عملیات CRUD (ایجاد، خواندن، به‌روزرسانی، حذف)
• 25. کار با داده‌های Asynchronous در پایگاه داده
• 26. معرفی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 27. مبانی یادگیری ماشین نظارت شده
• 28. رگرسیون خطی برای پیش‌بینی
• 29. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
• 30. الگوریتم‌های درخت تصمیم و جنگل تصادفی
• 31. مبانی یادگیری ماشین بدون نظارت
• 32. خوشه‌بندی (Clustering) با K-Means
• 33. کاهش ابعاد با PCA
• 34. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 35. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
• 36. آموزش شبکه‌های عصبی: تابع هزینه و بهینه‌سازها
• 37. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
• 38. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای پردازش تصویر
• 39. کاربرد CNN در تشخیص اشیاء
• 40. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
• 41. شبکه‌های LSTM و GRU
• 42. کاربرد RNN/LSTM در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 43. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 44. توکن‌سازی و پیش‌پردازش متن
• 45. مدل‌سازی زبان با N-grams
• 46. تعبیه‌سازی کلمات (Word Embeddings): Word2Vec
• 47. تعبیه‌سازی کلمات: GloVe
• 48. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 49. معماری ترنسفورمر (Transformer)
• 50. مدل‌های ترنسفورمر: BERT
• 51. مدل‌های ترنسفورمر: GPT
• 52. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های LLM
• 53. کاربرد FastAPI در ارائه مدل‌های AI
• 54. ساخت API برای مدل‌های رگرسیون
• 55. ساخت API برای مدل‌های طبقه‌بندی
• 56. ساخت API برای مدل‌های پردازش تصویر
• 57. ساخت API برای مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 58. ارائه مدل‌های ترنسفورمر با FastAPI
• 59. فریم‌ورک LangChain برای ساخت برنامه‌های LLM
• 60. کار با Prompt Templates در LangChain
• 61. استفاده از Chains برای ترکیب LLMها
• 62. ساخت Agentها در LangChain
• 63. حافظه (Memory) در برنامه‌های LLM
• 64. استفاده از LangChain برای ساخت Chatbots
• 65. ادغام FastAPI با LangChain
• 66. ساخت API برای Chatbots مبتنی بر LLM
• 67. کاربرد LLMها در آموزش شخصی‌سازی شده
• 68. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر AI
• 69. پیاده‌سازی سیستم توصیه‌گر با FastAPI
• 70. کاربرد AI در ارزیابی خودکار تکالیف
• 71. تولید محتوای آموزشی با AI
• 72. مدیریت داده‌های آموزشی با FastAPI
• 73. امنیت و حریم خصوصی در APIهای AI آموزشی
• 74. تست و ارزیابی APIهای FastAPI
• 75. استقرار (Deployment) برنامه‌های FastAPI
• 76. استقرار با Docker و Gunicorn
• 77. استقرار در محیط‌های ابری (مانند AWS, Azure)
• 78. بهینه‌سازی عملکرد APIهای AI
• 79. مانیتورینگ و لاگ‌گیری برنامه‌های FastAPI
• 80. ملاحظات اخلاقی در استفاده از AI در آموزش
• 81. مسئولیت‌پذیری در AI آموزشی
• 82. چالش‌های پیاده‌سازی AI در آموزش
• 83. آینده AI در آموزش و نقش FastAPI
• 84. ساخت APIهای پیشرفته برای تحلیل داده‌های آموزشی
• 85. ادغام با ابزارهای تحلیل داده (مانند Pandas)
• 86. کار با داده‌های سری زمانی در آموزش
• 87. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده عملکرد دانش‌آموز
• 88. تولید سوالات امتحانی خودکار با AI
• 89. سیستم‌های خودکار بازخورد دهی به دانش‌آموزان
• 90. کاربرد AI در شناسایی نیازهای یادگیری فردی
• 91. ساخت API برای تحلیل احساسات در بازخورد دانش‌آموزان
• 92. مدیریت و ارائه محتوای تعاملی آموزشی
• 93. APIهای مرتبط با واقعیت افزوده (AR) و واقعیت مجازی (VR) در آموزش
• 94. امنیت داده‌های آموزشی حساس
• 95. استانداردهای داده در آموزش (مانند LTI)
• 96. قابلیت همکاری (Interoperability) APIها در اکوسیستم آموزشی
• 97. ساخت APIهای مقیاس‌پذیر برای پلتفرم‌های آموزشی بزرگ
• 98. استفاده از پیام‌رسانی ناهمگام (مانند RabbitMQ)
• 99. طراحی APIهای مقاوم در برابر خطا
• 100. توسعه پایدار APIهای AI آموزشی